一种多尺度溶洞识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种多尺度溶洞识别方法及系统，该方法包括：针对不同尺度溶洞进行正演模拟分析，建立地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性的关系；针对实际分频数据体，提取均方根振幅属性，分析地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，验证与正演模拟结论一致性；利用地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，对不同尺度溶洞进行识别。本发明专利技术的方法在实际资料应用中取得了良好的效果，提高了多尺度溶洞(特别是小尺度溶洞)的预测精度，证实了方法的实用性。

A Multi-scale Karst Cave Recognition Method and System

The present invention proposes a multi-scale cave identification method and system, which includes: forward simulation analysis for caves of different scales, establishing the relationship between seismic principal frequency, cave scale and root-mean-square amplitude attributes; extracting root-mean-square amplitude attributes for actual frequency-division data volume, analyzing the relationship between seismic principal frequency, cave scale and root-mean-square amplitude attributes, and verifying and positively. The results of simulation are consistent, and the karst caves of different scales are identified by using the relationship among the main frequency of earthquakes, the scale of karst caves and the property of RMS amplitude. The method of the present invention achieves good results in the application of practical data, improves the prediction accuracy of multi-scale karst caves, especially small-scale karst caves, and proves the practicability of the method.

【技术实现步骤摘要】
一种多尺度溶洞识别方法及系统
本专利技术属于地球物理勘探中地震资料储层预测领域，具体地涉及一种多尺度溶洞识别方法及系统。
技术介绍
碳酸盐岩缝洞型储层非均质性强，裂缝较为发育，埋藏很深(一般超过5300m)，加上目前地震资料和方法技术的限制，在储层定量描述方面存在着较大困难。目前主要的预测方法有岩相分类、地震反演、AVO技术、频谱分解、叠前方位各向异性裂缝检测、地震属性预测等。虽取得一定的效果，但是在溶洞尺度的定量预测方面缺乏较为深入的研究。常规全频带资料所反映的信息有限，不能进行多尺度缝洞的刻画，阻碍了缝洞型储层的进一步勘探与开发，所以需开展新方法的研究和应用。
技术实现思路
针对目前实际生产中出现的问题，本专利技术探索建立了一套基于分频数据体的多尺度溶洞识别方法及流程。通过建立不同尺度溶洞模型，利用不同主频地震子波进行正演模拟，得到正演记录。通过属性提取，建立了地震主频、溶洞尺度、均方根振幅之间的关系，即低频数据体有利于识别大尺度溶洞，而高频数据体更有利于识别小尺度溶洞，通过分频数据体可以实现对不同尺度溶洞的识别和描述。根据本专利技术的一个方面，提供一种多尺度溶洞识别方法，该方法包括：针对不同尺度溶洞进行正演模拟分析，建立地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性的关系；针对实际分频数据体，提取均方根振幅属性，分析地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，验证与正演模拟结论一致性；利用地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，对不同尺度溶洞进行识别。进一步地，通过公式(1)确定溶洞尺度和正演主频，进行正演模拟分析：R＝λ/4＝v/4f(1)其中，为波长，v为速度，f为地震波主频，R为地震资料可分辨的最小溶洞直径。进一步地，提取正演数据体的均方根振幅属性，所述均方根振幅属性公式为：其中，a为地震数据，i为采样点序号，N为地震数据总采样点数。进一步地，利用地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，对不同尺度溶洞进行识别，计算公式如下：其中，RMS1为叠前分频均方根振幅属性1，RMS2为叠前分频均方根振幅属性2，RMS3为叠前分频均方根振幅属性3，RMS4为叠前分频均方根振幅属性4，S为最终多尺度溶洞预测结果，1、2、3、4代表溶洞尺度。进一步地，地震主频、溶洞尺度、均方根振幅之间的关系为高频数据体有利于检测小尺度溶洞，低频数据体有利于检测大尺度溶洞。根据本专利技术的另一方面，提供一种多尺度溶洞识别系统，该系统包括：存储器，存储有计算机可执行指令；处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：针对不同尺度溶洞进行正演模拟分析，建立地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性的关系；针对实际分频数据体，提取均方根振幅属性，分析地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，验证与正演模拟结论一致性；利用地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，对不同尺度溶洞进行识别。本专利技术的创新点在于首次建立了地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性三者之间的关系，并利用这一关系开展实际资料的多尺度溶洞识别。利用正演模拟，建立了不同主频、溶洞尺度、均方根振幅之间的关系；然后通过对实际分频数据体的分析研究，分析了地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，验证与正演模拟结论的一致性；最终利用这一关系实现对溶洞尺度的定量描述，提高了该类储层的预测精度，降低了勘探风险。在西北某探区的应用中，本专利技术设计的流程取得了良好的应用效果，对于该油田的精细勘探和开发提供了有价值的研究成果。本专利技术的方法针对正演模拟数据和实际地震资料，建立了地震主频、溶洞尺度、均方根振幅之间的关系，为后续研究奠定了基础。本专利技术利用了分频数据体的优势，充分挖掘不同数据体隐含的特定地质信息，最终实现对不同尺度溶洞的识别。而且，基于叠前分频数据体，实现多尺度溶洞识别，提高了溶洞预测精度。附图说明通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。图1示出了本专利技术的多尺度溶洞识别方法的流程图。图2示出了正演模型图。图3示出了正演剖面图，其中(a)为15Hz正演剖面；(b)为30Hz正演剖面；(c)为45Hz正演剖面。图4示出了溶洞均方根振幅特征图。图5示出了过井剖面及井点均方根振幅属性图，其中(a)为过井剖面；(b)为全频带数据；(c)为8-20Hz分频数据；(d)为21-30Hz分频数据；(e)为31-41Hz分频数据；(f)为42-100Hz分频数据。图6示出了井点振幅与频率关系曲线图。图7示出了多尺度溶洞识别平面图，其中(a)为大尺度溶洞分布；(b)为中大尺度溶洞分布；(c)为中小尺度溶洞分布；(d)为小尺度溶洞分布。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。本专利技术基于正演模拟，建立了地震主频、溶洞尺度、均方根振幅之间的关系，然后利用多套不同地震主频叠前分频数据体，提取平面振幅属性、统计振幅特征，分析实际资料中地震主频、溶洞尺度、振幅属性之间的关系，验证了与正演模拟结论的一致性，最终通过这一关系进行多尺度溶洞的识别，并在实际资料应用中取得了良好的效果，提高了多尺度溶洞(特别是小尺度溶洞)的预测精度，证实了方法的实用性。本专利技术主要内容包括正演模拟分析、分频数据体振幅特征分析和多尺度溶洞识别三部分。通过建立不同尺度溶洞模型，利用不同主频地震子波进行正演模拟，得到正演记录。通过属性提取，建立了地震主频、溶洞尺度、均方根振幅之间的关系，即低频数据体有利于识别大尺度溶洞，而高频数据体更有利于识别小尺度溶洞，通过分频数据体可以实现对不同尺度溶洞的识别和描述。首先是正演模拟分析，通过建立符合实际地质特征的理论模型，开展高效的正演模拟分析，从理论上建立了地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系。针对实际分频数据体，提取均方根振幅属性，进行进一步的分析。例如通过4口典型井的溶洞尺度和振幅属性的统计分析，分析了实际资料中地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，验证了与正演模拟结论的一致性，为后续溶洞识别奠定基础。最终利用三者之间的关系，实现对溶洞尺度的识别。在上述研究的基础上，利用分频数据体振幅属性进行了多尺度溶洞识别，得到溶洞平面分布图。根据本专利技术的一种实施方式，一种多尺度溶洞识别方法，该方法包括：针对不同尺度溶洞进行正演模拟分析，建立地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性的关系；针对实际分频数据体，提取均方根振幅属性，分析地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，验证与正演模拟结论一致性；利用地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，对不同尺度溶洞进行识别。如附图1所示，本专利技术的具体实施步骤如下：1)对溶洞进行正演模拟，建立了地震主频、溶洞尺度、均方根振幅之间的关系；2)针对实际分频数据体，提取均方根振幅属性，分析地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，验证与正演模拟结论一致性；3)利用地震主频、溶洞尺度、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多尺度溶洞识别方法，其特征在于，该方法包括：针对不同尺度溶洞进行正演模拟分析，建立地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性的关系；针对实际分频数据体，提取均方根振幅属性，分析地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，验证与正演模拟结论一致性；利用地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，对不同尺度溶洞进行识别。

【技术特征摘要】
1.一种多尺度溶洞识别方法，其特征在于，该方法包括：针对不同尺度溶洞进行正演模拟分析，建立地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性的关系；针对实际分频数据体，提取均方根振幅属性，分析地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，验证与正演模拟结论一致性；利用地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，对不同尺度溶洞进行识别。2.根据权利要求1所述的多尺度溶洞识别方法，其特征在于，通过公式(1)确定溶洞尺度和正演主频，进行正演模拟分析：R＝λ/4＝v/4f(1)其中，λ为波长，v为速度，f为地震波主频，R为地震资料可分辨的最小溶洞直径。3.根据权利要求1所述的多尺度溶洞识别方法，其特征在于，提取正演数据体的均方根振幅属性，所述均方根振幅属性公式为：其中，a为地震数据，i为采样点序号，N为地震数据总采样点数。4.根据权利要求1所述的多尺度溶洞识别方法，其特征在于，利用地震主频、溶洞尺度、均方根振幅属性之间的关系，对不同尺度溶洞进行识别，计算公式如下：其中，RMS1为叠前分频均方根振幅属性1，RMS2为叠前分频均方根振幅属性2，RMS3为叠前分频均方根振幅属性3，RMS4为叠前分频均方根振幅属性4，S为最终多尺度溶洞预测结果，1、2、3、4代表溶洞尺度。5.根据权利要求1所述的多尺度溶洞识别方法，其特征在于，高频数据体有利于检测小尺度溶洞，低频数据体有利于检测大尺度溶洞。6.一种多尺度溶洞识别系统，其特征在于，该系统包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱博华，杨江峰，马永强，孙振涛，向雪梅，魏三妹，胡玮，齐晴，李芦茜，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11